Building AI Agent - Tự Động Hóa Công Việc Tri Thức với AI Agent

Nội dung video

Video gốc: Video "Building AI Agents that actually automate Knowledge Work" do Jerry Liu, Đồng sáng lập và CEO của LlamaIndex trình bày, tập trung vào việc tự động hóa công việc tri thức bằng AI Agents, vượt ra ngoài khái niệm chatbot RAG truyền thống. 1. Tự động hóa Công việc Tri thức và Dữ liệu Phi cấu trúc • 90% dữ liệu doanh nghiệp tồn tại dưới dạng tài liệu phi cấu trúc như PDF, PowerPoint, Word và Excel. • Trước đây, con người phải đọc và xử lý các tài liệu này để đưa ra quyết định và hành động. Giờ đây, lần đầu tiên, các tác nhân AI có thể suy luận và hành động trên lượng lớn ngữ cảnh phi cấu trúc, thực hiện phân tích, nghiên cứu, tổng hợp thông tin chi tiết và hành động từ đầu đến cuối. 2. Hai Loại Tác nhân AI để Tự động hóa Công việc Tri thức • Tác nhân hỗ trợ (Assistive Agents): Giống như giao diện trò chuyện tiêu chuẩn, giúp con người nhận thông tin nhanh hơn. • Tác nhân tự động hóa (Automation Agents): Tự động hóa các tác vụ định kỳ, có thể chạy ngầm, ít cần sự can thiệp của con người hơn và thực hiện các hành động tự động hóa các công việc vận hành thường xuyên. 3. Ngăn xếp (Stack) để Xây dựng Tác nhân AI • Công cụ xuất sắc (Really nice tools): Cho phép các tác nhân giao tiếp với thế giới bên ngoài và thực hiện các hành động. • Kiến trúc tác nhân xuất sắc (Really nice agent architecture): Mã hóa logic nghiệp vụ thông qua quy trình làm việc của tác nhân để hoàn thành nhiệm vụ. 4. Xây dựng Hộp công cụ Tài liệu (Document Toolbox) Đây là một sự khái quát hóa vượt ra ngoài RAG (Retrieval-Augmented Generation) đơn giản. • Lớp tiền xử lý (Pre-processing layer): ◦ Kết nối dữ liệu (Data connectors): Đồng bộ hóa dữ liệu từ nguồn (SharePoint, Google Drive, S3, Confluence) và quyền hạn, metadata vào định dạng mà tác nhân có thể truy cập. ◦ Phân tích và trích xuất tài l